A Thread Specific Load Balancing Technique for a Clustered SMT Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Clustering an architecture enables hardware to operate at high clock frequencies by grouping resources into small clusters. This allows local communication within a cluster to travel shorter distances at the cost of an increased number of communications and longer inter-cluster communication latencies. Simultaneous multi-threaded architectures (SMT) allow better utilization of resources, thus a clustered SMT architecture exploits the advantages of SMT architectures and hides much of the inter-cluster communication latencies incurred due to clustering. This is achieved by executing instructions from a different thread when a thread stalls waiting for inter-cluster communication. In this work we study a new load balancing technique for an SMT clustered architecture namely, thread specific load balancing (TSLB). Unlike previous load balancing techniques that balance the load across clusters based on the total number of instructions of all threads in each cluster, TSLB allows each thread to balance its load between clusters independently. With this policy queues can take advantage of the inherent parallelism between instructions from the different threads. In previous load balancing techniques the overall number of instructions from the same thread assigned to distant clusters can be considerable, and if so, will result in high number of inter-cluster communications. In contrast, TSLB maintains an almost constant average number of inter-cluster communications due to the even distribution of instructions between clusters. We have assigned a number to each thread in each cluster that indicates the maximum number of instructions that can be executed to the specified cluster from that thread; these numbers are initially all equal but will vary with time depending on the workload of each thread. This decreases the potential queue conflicts in larger threads thus allowing them to execute faster.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».